IP模拟器爬虫的速度会影响目标网站的服务器。 所以，为了不给目标网站造成不必要的损失，爬虫的速度一定要控制好，不能太快，也不能太慢，没有耐心，那么如何限制爬虫速度呢？ 我们来看看用IP模拟器代理优化爬虫速度的问题。
1. 控制爬虫速度
1) 初始化：设置初始延迟时间 T0 和比例系数 Kp（典型值 -0.05）； [ h]
2）目标设定：设置爬虫速度S，如每分钟40页；
3）测量：统计每分钟n个爬虫爬取的网页数，可能是32，也可能是100；
4）Compare：比较n和S的大小；
5) Execute：如果n大于S，则表示速度太快，所以增加延迟； 如果 n 大于 S 如果它很小，则表示太慢，因此减少延迟。
该方案的公式如下：
Tk=Tk-1+Kp*(Sn) (3.1)
其中k=1, 2, 3 。 .. , Tk 是为第 k 次设置的延迟时间。
不要被表达式吓到了，其实意思就是步骤5）中描述的执行过程：速度太快（Sn小于0，则Kp*(Sn)为正） , 增加延迟时的速度（Tk 大于Tk-1）； 速度太慢（Sn大于0，Kp*(Sn)为负），减小延迟（Tk小于Tk-1）。
假设初始延迟时间T0为1.0s，比例系数Kp为-0.05，爬行速度S设置为40页/分钟。 如果一个爬虫爬取的网页数为n=100，根据公式3.1计算的延迟值为T1=T0+Kp*(Sn)=1.0+(-0.05)*(40-100)=4.0； 下一次可能的测量值n=30，计算出的延迟值T2=4.0-0.05*10=3.5。
合理控制履带速度非常有必要。 如果爬行速度快，增加延迟时间； 如果履带速度较慢，则减少延迟时间。
二、提高爬坡蠕虫速度
首先要确定当前的瓶颈在哪里，网络io，磁盘io，还是cpu。 只有这样，才能详细分析具体问题。
如果编程能力是瓶颈，添加多线程特性是最划算的，而且不需要太多开发时间。 不过后续的问题可能比较多，几行代码也解决不了。
分布式解决cpu瓶颈，更多节点可以处理分布式任务。
云服务器解决本地带宽瓶颈（一般100MB计划提供），定期定量购买可以节省成本（毕竟搜索引擎不常开），目标服务器带宽限制 （基于IP）由跨区域服务器解决。 云服务器提供商有多个机房。 分布式节点所在的机房可以缓解这个问题。 最好提供动态IP。
以上介绍了控制爬行速度和提高爬行速度的方法，仅供参考！ 建议在抓取数据的时候注意不要给目标网站施加太大的压力。 在爬取过程中，如果遇到IP限制问题，可以使用代理IP突破限制，提高采集速度。 使用代理IP，选择IP模拟器代理，千万IP池满足爬虫需求。
